import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans


# 自定义的KMeans函数实现（简单示意核心逻辑，实际应用推荐使用sklearn的KMeans类）
def my_kmeans(data, k, max_iter=100):
    # 随机初始化聚类中心
    np.random.seed(0)
    centroids = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)]
    for _ in range(max_iter):
        # 分配数据点到最近的聚类中心所在的簇
        labels = []
        for x in data:
            distances = [np.linalg.norm(x - centroid) for centroid in centroids]
            label = np.argmin(distances)
            labels.append(label)
        labels = np.array(labels)

        # 更新聚类中心
        new_centroids = []
        for i in range(k):
            cluster_points = data[labels == i]
            new_centroid = np.mean(cluster_points, axis=0)
            new_centroids.append(new_centroid)
        new_centroids = np.array(new_centroids)

        # 判断聚类中心是否收敛，如果收敛则结束循环
        if np.all(centroids == new_centroids):
            break
        centroids = new_centroids
    return centroids, labels


# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 只取前两个特征用于可视化（方便在二维平面展示）
X = iris.data[:, :2]
# 使用自定义的K-means函数进行聚类（假设分为3个簇，这里的k值通常需要根据实际情况确定）
k = 3
centroids, labels = my_kmeans(X, k)

# 后续可视化等相关代码
# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='*', s=200, c='red')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('K-Means Clustering Result')
plt.show()